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抡锤者

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  2. AI硬件
  3. 作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

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25 帖子 15 发布者 582 浏览
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  • loiak inaefaL 离线
    loiak inaefaL 离线
    loiak inaefa
    编写于 最后由 编辑
    #16

    做RAG嵌入的话,比16GV100更香的卡还有么?

    1 条回复 最后回复
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    • hotpigwkH hotpigwk

      作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

      David ZhangD 离线
      David ZhangD 离线
      David Zhang
      编写于 最后由 编辑
      #17

      @hotpigwk v100性能不差,但你得会玩,新手不建议,不信的话,看看 斯波图 的翻车视频

      1 条回复 最后回复
      0
      • Y y2k

        主要还是被nvidia生态抛弃了,没生态的东西就是垃圾,各种新功能不支持,它便宜不是没有原因的

        Y 离线
        Y 离线
        y2k
        编写于 最后由 编辑
        #18

        贴主抱歉了,泡了一下论坛,发现v100 跑大模型还真可能,附上27b模型链接,https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw, 不过它要用ik_llama.cpp加载,要自己编译, 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试, 可以跑起来,上下文可以开到100K,大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

        terryT 1 条回复 最后回复
        0
        • Y y2k

          贴主抱歉了,泡了一下论坛,发现v100 跑大模型还真可能,附上27b模型链接,https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw, 不过它要用ik_llama.cpp加载,要自己编译, 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试, 可以跑起来,上下文可以开到100K,大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

          terryT 在线
          terryT 在线
          terry
          编写于 最后由 编辑
          #19

          @y2k 非常好,你跑下发个帖子,我们观摩学习下。

          Y 1 条回复 最后回复
          0
          • terryT terry

            @y2k 非常好,你跑下发个帖子,我们观摩学习下。

            Y 离线
            Y 离线
            y2k
            编写于 最后由 y2k 编辑
            #20

            @terry 我手上没这个卡,下午抽了点时间。用5060ti试了一下,同样是16g显存,应该有参考意义,之前用官网的llama.cpp跑qwen3.6-27b q4,最多开20k就不行了,下午试了一下这个ik_llama.cpp跑了一下。100k是跑不了,不过试了开50k上下文驱动hermes没有问题!速度25t/s。因为开着向日葵远程测试的,把向日葵关了估计能上到60k,用着算是不错!我发一下参数-c 51200
            -np 1
            -fa on
            -ngl 99
            -ctk q4_0
            -khad
            -ctv q4_0
            -vhad
            --host 0.0.0.0
            --port 8000
            --cont-batching
            --jinja
            --mlock
            --threads 10
            --threads-batch 12
            附下载地址:https://github.com/Thireus/ik_llama.cpp/releases/tag/main-b4744-8d7891f
            且行且珍惜

            terryT 1 条回复 最后回复
            1
            • Y 离线
              Y 离线
              y2k
              编写于 最后由 y2k 编辑
              #21

              mmexport1778918795947.jpg
              38732870-1a28-43ce-ac22-ec544539f7b9-image.jpeg

              1 条回复 最后回复
              0
              • Y 离线
                Y 离线
                y2k
                编写于 最后由 编辑
                #22

                b191e56f-8760-49a8-93f8-444da080c15b-image.jpeg

                e2d149b6-50c4-4f56-9902-9f631b1e7964-image.jpeg

                c8ccb3b0-fa73-429e-b8ff-2abddf1747fb-image.jpeg

                3个速度都差不多,25t/S,建议用 k q8 ,v q4,这样压缩质量和空间都比较好。集成了turboQuant的ik_llama.cpp确实可以大幅提升上下文压缩空间。N卡,A卡都有效果。以后16g卡跑27b模型会越来越好用

                陳瑋陳 1 条回复 最后回复
                1
                • Y y2k

                  @terry 我手上没这个卡,下午抽了点时间。用5060ti试了一下,同样是16g显存,应该有参考意义,之前用官网的llama.cpp跑qwen3.6-27b q4,最多开20k就不行了,下午试了一下这个ik_llama.cpp跑了一下。100k是跑不了,不过试了开50k上下文驱动hermes没有问题!速度25t/s。因为开着向日葵远程测试的,把向日葵关了估计能上到60k,用着算是不错!我发一下参数-c 51200
                  -np 1
                  -fa on
                  -ngl 99
                  -ctk q4_0
                  -khad
                  -ctv q4_0
                  -vhad
                  --host 0.0.0.0
                  --port 8000
                  --cont-batching
                  --jinja
                  --mlock
                  --threads 10
                  --threads-batch 12
                  附下载地址:https://github.com/Thireus/ik_llama.cpp/releases/tag/main-b4744-8d7891f
                  且行且珍惜

                  terryT 在线
                  terryT 在线
                  terry
                  编写于 最后由 terry 编辑
                  #23

                  @y2k 🤝不错,很有参考价值,你多上点图,我云一期,实际截图啊,别坑我。单独发个帖子,我给置顶。

                  Y 1 条回复 最后回复
                  0
                  • Y y2k

                    b191e56f-8760-49a8-93f8-444da080c15b-image.jpeg

                    e2d149b6-50c4-4f56-9902-9f631b1e7964-image.jpeg

                    c8ccb3b0-fa73-429e-b8ff-2abddf1747fb-image.jpeg

                    3个速度都差不多,25t/S,建议用 k q8 ,v q4,这样压缩质量和空间都比较好。集成了turboQuant的ik_llama.cpp确实可以大幅提升上下文压缩空间。N卡,A卡都有效果。以后16g卡跑27b模型会越来越好用

                    陳瑋陳 离线
                    陳瑋陳 离线
                    陳瑋
                    编写于 最后由 编辑
                    #24

                    @y2k 對大佬崇敬之心油然而生,不為別的,就單為這顆知恥近乎勇的心

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • terryT terry

                      @y2k 🤝不错,很有参考价值,你多上点图,我云一期,实际截图啊,别坑我。单独发个帖子,我给置顶。

                      Y 离线
                      Y 离线
                      y2k
                      编写于 最后由 y2k 编辑
                      #25
                      此主題已被删除!
                      1 条回复 最后回复
                      0

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